最適化におけるPython（PuLP版） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Python-MIP版の記事を作成しました。モデラーとしてPuLPよりPython-MIPの方がメリットが多いので、ぜひ、下記の記事も参考にしてください。 最適化におけるPython（Python-MIP版） 概要 私は、業務で、組合せ最適化技術を用いたソフトウェア開発(例えば、物流における輸送コストの最小化など)を行っています。以前は、C++やC#を用いて、最適化のモデルを作成していましたが、最近ではPythonを用いることが多いです。 ここでは、最適化におけるPythonについて紹介します。 Pythonのメリット Pyt
[PDF]金森敬文 (2007) 等式制約あり最適化問題の解法 –拡張ラグランジュ関数と乗数法–
数理情報学演習 I 第 10 回 等式制約あり最適化問題の解法 – 拡張ラグランジュ関数と乗数法 – 2007 年 6 月 28 日 担当: 金森 敬文 e-mail: kanamori@is.nagoya-u.ac.jp http://www.math.cm.is.nagoya-u.ac.jp/˜kanamori/Suuri1.html 解説 制約あり最適化問題 min x∈Rn f(x) s.t. gj(x) = 0, j = 1, . . . , m (1) の局所最適解を数値的に求める計算アルゴリズムについて解説する．さまざまな解法があるが，こ こでは乗数法を紹介する． 1 等式制約あり最適化問題とラグランジュ関数 点 x∗ ∈ Rn を問題 (1) の局所最適解とする．このとき 1 次の必要条件より，λ∗ ∈ Rm が存在し て以下の関係式 f(x∗ ) + m j=1 λ∗
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Introduction
http://ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/papers/kuemmerle11icra.pdf
